Inspección de superficie de fundas
Cognex Deep Learning inspecciona baterías de tipo bolsa para VE
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Durante el proceso de desgasificación se da una forma algo irregular a la celda de batería de tipo funda. Luego de la formación de plantillas, la funda de la celda se presiona para aplanar y alisar la superficie. Es fundamental que las fundas sean uniformes, no tengan arrugas y no estén torcidas. Los fabricantes de baterías de celda emplean sistemas de inspección automatizada entre estas etapas para detectar los defectos de las superficies. La textura de la superficie compleja de la funda crea un entorno ruidoso y confuso que puede ocultar las arrugas, las burbujas y otros defectos. La apariencia visual de una funda de la celda puede variar drásticamente de la otra, haciendo que la búsqueda explícita de todos los defectos sea demasiado complicada y consuma demasiado tiempo.
Cognex Deep Learning utiliza algoritmos de visión basados en el aprendizaje profundo para identificar defectos, como burbujas y arrugas aprendiendo a partir de imágenes con anotaciones. El modelo aprende la apariencia normal de la superficie de la funda, incluida las variaciones naturales que no se consideran defectos. Todas las características que se apartan de la apariencia normal del modelo se caracterizan como defectos. De esta manera, Cognex Deep Learning detecta de forma confiable y constante todas las anomalías sin necesidad de amplias bibliotecas de defectos.
